cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
TRANSISTOR Elektro dan Informatika
Published by Universitas Islam Sultan Agung
ISSN : 1411366X     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering
TRANSISTOR EI (Jurnal Elektro dan Informatika) adalah publikasi ilmiah yang menerbitkan artikel bidang teknik elektro yang mencakup ketenagaan, elektronika, instrumentasi, telekomunikasi, kendali; serta bidang teknik informatika yang mencakup sistem informasi, software engineering, computer network, robotika, kecerdasan buatan, dan data mining. Jurnal ini adalah kelanjutan dari Jurnal Transistor yang terakreditasi DIKTI tahun 2004 s.d. 2007 (SK No. 39/Dikti/Kep/2004). Jurnal ini berubah nama menjadi Jurnal TRANSISTOR Teknik Elektro dan Teknik Informatika (TRANSISTOR-TETI) untuk menegaskan fokus bidang ilmu dari artikel yang diterbitkan yaitu bidang teknik elektro dan teknik informatika. Kedua bidang tersebut sangat dekat dan banyak beririsan dan saling bersinergi sehingga dijadikan tema dalam jurnal ini.
Arjuna Subject : -
Articles 114 Documents
 8   9   10   11   12 
Analisis Sistem Penangkal Petir Terhadap Gangguang Petir pada Gedung – Gedung Area Universitas Islam Sultan Agung (UNISSULA) Semarang Dziaulhaq, Rofi; Utomo, Sukarno Budi; Widihastuti, Ida
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.6.1.%p

Abstract

Petir merupakan fenomena alam yang dapat menyebabkan kerusakan serius pada bangunan dan peralatan elektronik. Universitas Islam Sultan Agung (UNISSULA) Semarang, dengan gedung-gedung yang memiliki ketinggian bervariasi dan berada di atas tanah rawa yang lembab, rentan terhadap sambaran petir. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem proteksi penangkal petir yang diterapkan di gedung-gedung UNISSULA, meliputi kondisi sistem pembumian, efektivitas penangkal petir jenis konvensional dan elektrostatis, serta perbaikan perencanaan jangkauan area proteksi. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pengumpulan data melalui observasi dan pengukuran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar gedung telah memiliki sistem pembumian yang memenuhi standar, namun diperlukan perbaikan dalam perencanaan jangkauan area penangkal petir elektrostatis untuk perlindungan yang optimal. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi untuk meningkatkan efektivitas sistem proteksi petir di area UNISSULA.
Desain Fire Alarm dan Hydrant System Pada Bangunan Gedung fatkurniawan, feri
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.6.1.%p

Abstract

 Kebakaran sering terjadi pada bangunan maupun gedung yang didalamnya terdapat berbagai macam peralatan elektronika yang bisa terjadi konsleting maupun barang yang dapat mengakibatkan terjadinya suatu kebakaran. Sebagai langkah antisipasi, solusinya adalah perlu merencanakan sistem deteksi kebakaran dan hydrant. maka dari itu dalam keandalan bangunan terdapat aturan-aturan yang tertuang dalam undang-undang No. 28 tahun 2002 tentang bangunan atau lebih dikenal UUBG 2002. Undang-undang bangunan khususnya pada paragraf 2 pasal 19 tentang persyaratan keandalan gedung yaitu keselamatan, kesehatan, kenyamanan, dan kemudahan. Sistem keselamatan meliputi Sprinkler, Fire Alarm, dan Hydrant. Penelitian ini memfokuskan pada desain fire alarm dan hydrant system pada bangunan gedung. Model penelitian ditentukan sebagai sebuah set plan bangunan gedung, Parameter yang ditentukan antar lain: fire alarm harus mengetahui dimensi ruangan, faktor pengali, fungsi ruangan dan hydrant system harus menentukan tinggi bangunan, titik hydrant, dan kapasitas pompa hydrant sebesar 1.000 Gpm.  Sebagai obyek penelitian ditentukan gedung Fakultas Teknologi Industri (FTI) Unissula Semarang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perencanaan fire alarm di Fakultas Teknologi Industri Unissula memerlukan 122 buah detektor, dan sistem hydrant memerlukan 124 buah sprinkler, Kapasitas pompa yang dibutuhkan untuk sistem hydrant di Fakultas Teknologi Industri Unissula sebesar 1.000 gpm untuk pompa elektrik .02 nt boxs 100 Gpmi 2.10n 2.9 sampai 2.11.samaan 2.6., nentukan un gesek dalam pipa menggunakan rumus daya daya pompa elektrik 68,2 kW  
IMPLEMENTASI FINE-TUNING UNTUK PREDIKSI SOLUSI DARI KALIMAT MASALAH PADA ARTIKEL ILMIAH MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODELS (LLM) Nurinayah, Alfiyatu; Chaerul Haviana, Sam Farisa
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 1 (2025): April : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.1.%p

Abstract

Prediksi solusi kalimat masalah dalam artikel ilmiah merupakan suatu tantangan karena tidak semua kalimat masalah dalam artikel menyebutkan solusi secara eksplisit. Penelitian ini mengembangkan model berbasis fine-tuning Llama 3.2 1B Instruct untuk memprediksi solusi dari kalimat masalah. Model dilatih dengan 99 pasangan kalimat masalah-solusi untuk memahami pola hubungan keduanya. Evaluasi menggunakan ROUGE menunjukkan skor ROUGE-1 sebesar 0,611, ROUGE-2 sebesar 0,496, dan ROUGE-L sebesar 0,576. Selama pelatihan, loss menurun dari 0.4394 pada epoch pertama menjadi 0.0286 pada epoch kelima, menunjukkan peningkatan pemahaman model. Namun, model mengalami kesulitan dalam memprediksi solusi dari permasalahan di luar cakupan data latih dan hasilnya terkadang kurang relevan saat diterapkan dalam aplikasi, kemungkinan karena keterbatasan komputasi. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas model pada sistem dengan sumber daya terbatas
PROTOTYPE ALAT PENAKAR AIR DAN SABUN CUCI OTOMATIS PADA MESIN CUCI DENGAN METODE FUZZY LOGIC Hidayat, Cesar Agung; Arifin, Bustanul
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.6.1.%p

Abstract

Pekerjaan mencuci baju sering dianggap salah satu pekerjaan berat dalam rumah tangga. Mesin cuci merupakan alat yang umumnya digunakan untuk meringankan pekerjaan rumah berupa mencuci pakaian kotor. Tidak sedikit orang yang merasa terbantu dengan kehadiran mesin cuci ini, bahkan mesin cuci sudah umum ada di kebanyakan rumah rumah di dunia ini. alat ini bekerja dengan cara memutar air dengan motor dengan kecepatan tertentu untuk melepaskan kotoran yang ada dipakaian, dengan bantuan detergen proses pembersihan kotoran pada pakaian dapat dilakukan lebih efisien. penggunaan detergen sendiri harus sesuai dengan banyak baju yang akan dicuci serta lama waktu pencucian dan banyaknya jumlah air juga dapat menghasilkan pakaian yang bersih Untuk mendesain mesin cuci yang efisien, maka perlu adanya pengendalian parameter output berdasarkan jenis karakterisitik input. Salah satu faktor penting yang perlu dipertimbangkan dalam desain sebuah mesin cuci adalah waktu pencucian dan banyaknya takaran air dan sabun. karena mengingat jumlah pakaian yang akan dicuci memiliki waktu pencucian dan jumlah detergen serta air yang berbeda bergantung pada tingkat kekotoran dan beban pakaian yang akan di cuci. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah alat berupa penakar air dan sabun cuci pada mesin cuci dengan metode fuzzy logic. alat ini menggunakan sensor load cell sebagai pendeteksi beban pakaian dan sensor turbidity sebagai sensor kekeruhan air, dengan menggunakan mikrokontroler berupa Arduino Uno. Terdapat Motor DC 12V sebagai penggerak mesin cuci dan pompa air 12V yang digunakan sebagai pemompa air dan sabun cuci kedalam mesin cuci. kedua komponen ini bekerja sesuai dari hasil Pemrograman arduino dengan inputan yang berasal dari pembacaan dari sensor LoadCell dan Sensor Turbidity. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa alat yang dirancang mampu menakar lama waktu pencucian, jumlai air dan jumlah sabun cuci sesuai dari beban pakaian dan tingkat kekotoran yang terdeteksi.
Implementasi Few-Shot Learning Untuk Prediksi Kalimat Solusi Dari Masalah Pada Artikel Ilmiah Menggunakan Model Large Language Models (LLM) Azizah, Eka Nurul; Chaerul Haviana, Sam Farisa
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 2 (2025): Agustus : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.2.%p

Abstract

Pesatnya pertumbuhan jumlah artikel ilmiah menghadirkan tantangan baru dalam mengekstraksi informasi yang relevan, khususnya dalam mengidentifikasi hubungan antara permasalahan dan solusinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi solusi menggunakan Large Language Models (LLM) dengan pendekatan Few-Shot Learning. Model yang diterapkan adalah Llama 3.2, yang telah disesuaikan dengan dataset hasil ekstraksi dari 100 artikel ilmiah, diklasifikasikan ke dalam empat kategori utama: Problem-Solution, Tantangan-Jawaban, Peluang-Jawaban, dan Kelemahan-Peningkatan. Proses pengolahan data mencakup tahapan pre-processing, seperti case folding, tokenizing, filtering, dan stemming, guna meningkatkan kualitas data sebelum model dilatih. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik ROUGE untuk menilai akurasi prediksi solusi yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan Few-Shot Learning mampu mengenali pola hubungan masalah-solusi dengan lebih efektif dibandingkan metode konvensional. Selain itu, sistem berbasis website juga dikembangkan untuk mempermudah akses dan pemanfaatan model oleh mahasiswa dalam menyelesaikan tugas akhir. Walaupun model menunjukkan kinerja yang baik, tantangan dalam menangani pertanyaan yang berbeda jauh dari contoh yang diberikan masih menjadi kendala yang perlu disempurnakan dalam penelitian mendatang.
IMPLEMENTASI ZERO-SHOT LEARNING UNTUK PREDIKSI SOLUSI DARI KALIMAT MASALAH PADA ARTIKEL ILMIAH MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODELS (LLM) Nada, Anita Soffiyun; Chaerul Haviana, Sam Farisa
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 1 (2025): April : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.1.%p

Abstract

Peningkatan jumlah publikasi ilmiah yang mencapai 2,6 hingga 3 juta artikel per tahun menimbulkan tantangan dalam mengekstraksi informasi penting, terutama dalam mengidentifikasi permasalahan dan solusinya yang sering kali tidak dinyatakan secara eksplisit. Proses manual yang memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia, sehingga mendorong perlunya solusi berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan Zero-Shot Learning (ZSL) menggunakan model Llama 3 untuk memprediksi solusi dari kalimat masalah dalam artikel ilmiah tanpa memerlukan pelatihan tambahan. Model ini hanya mengandalkan pemrosesan berbasis prompt untuk menghasilkan solusi tanpa menggunakan dataset pelatihan. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi model terhadap solusi referensi (ground truth) menggunakan metrik ROUGE. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa skor ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L berada dalam rentang 3,5% hingga 22%, mengindikasikan bahwa meskipun kesamaan berbasis kata masih terbatas, model tetap mampu menghasilkan solusi yang relevan secara kontekstual. Dengan demikian, sistem berbasis Zero-Shot Learning dan Large Language Model ini diharapkan dapat mendukung analisis pola solusi dalam artikel ilmiah serta menjadi dasar bagi pengembangan model prediksi yang lebih akurat di masa depan.
ANALISA VARIASI SUDUT KEMIRINGAN PANEL SURYA TERHADAP OUTPUT DAYA PADA STASIUN NGROMBO Akbar, Axel Pamoga; Utomo, Sukarno Budi; Nugroho, Dedi
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 1 (2025): April : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.1.%p

Abstract

AbstrakSaat ini Pemerintah Republik Indonesia melalui RUPTL (Rencana Usaha Penyediaan Tenaga Listrik) menargetkan bauran Energi Baru dan Terbarukan (EBT) mencapai 23% pada tahun 2025. Pada tahun 2023 PT.KAI telah melakukan implementasi PLTS di 40 Stasiun dengan total kapasitas panel sebesar 1072,5 KWp dengan kontribusi rata-rata sebesar 49,63% dari kebutuhan listrik normal. Langkah tersebut merupakan komitmen PT.KAI untuk turut ikut serta menghijaukan Indonesia dalam program Environmental, Social and Governance (ESG) dalam pemanfaatan energi baru terbarukan (EBT). Stasiun Ngrombo merupakan stasiun kelas 1 yang berada di Purwodadi. Memiliki konsumsi listrik harian sebesar 64,22 kWh. Pada penelitian ini membahas analisa variasi sudut kemiringan panel surya  dilakukan guna mengetahui optimalisasi sudut pada Stasiun Ngrombo. Model dan spesifikasi dari PLTS ditetapkan berdasarkan konsumsi listrik harian dari Stasiun. Energi listrik yang nantinya dihasilkan akan difungsikan secara On-Grid sebesar 60% guna membantu suplai listrik pada Stasiun. Parameter yang ditentukan antara lain kapasitas dari panel, konsumsi listrik harian, intensitas radiasi matahari dan kapasitas inverter. Hasil perhitungan diperlukan sekitar 32 buah panel dengan kapasitas masing-masing 330 Wp dengan kapasitas total sebesar 10,8 kWp. Konstruksi dari array dengan struktur 4 string dimana setiap string terdiri atas 8 modul dirangkai seri. Kapasitas inverter yang digunakan sebesar 4,0 kW sebanyak 2 buah. Optimalisasi sudut kemiringan maksimum 15o dengan sudut azimuth menuju utara.Kata Kunci :  PLTS, Sudut Kemiringan, Optimalisasi
Penerapan Metode BERT (Bidirectional Encoder Repretentations From Transformers) Pada Analisis Emosi Terhadap Program Kerja Lapor Mas Wapres Presiden RI Dengan Presepsi Pengguna Media Sosial X Prasetyo, Muhammad Krisna Heri; Subroto, Imam Much Ibnu
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 1 (2025): April : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.1.%p

Abstract

Analisis sentimen dan emosi publik terhadap program kerja Lapor Mas Wapres Presiden Republik Indonesia menjadi salah satu aspek penting dalam memahami respons masyarakat di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik menggunakan metode Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), khususnya IndoBERT, dalam mengklasifikasikan emosi yang muncul dalam opini masyarakat di platform media sosial X. Hal ini mengindikasikan bahwa publik secara umum memberikan apresiasi positif terhadap program kerja Lapor Mas Wapres, meskipun masih terdapat kritik yang cukup banyak. Model IndoBERT yang digunakan dalam penelitian ini mencapai akurasi sebesar 92%, menunjukkan bahwa model ini mampu mengklasifikasikan sentimen dengan baik. Dengan demikian, hasil analisis ini dapat memberikan gambaran yang cukup akurat mengenai persepsi publik terhadap program kerja pemerintah yang sedang berjalan. 
Sentimen Analisis terhadap Artis yang Terdampak karena Boikot Produk Minuman yang dipromosikannya menggunakan BERT Ashar, Firbaya Mutiara; Subroto, Imam Much Ibnu
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 1 (2025): April : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.1.%p

Abstract

Media sosial, khususnya Instagram, telah menjadi wadah utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini, termasuk dalam merespons fenomena budaya populer seperti Korean Wave dan Kpop. Baru-baru ini, keputusan grup Kpop NCT untuk berkolaborasi dengan Starbucks memicu beragam reaksi dari penggemar, terutama di tengah gerakan boikot terhadap brand tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar penggemar NCT terkait kolaborasi ini menggunakan model Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT). Eksperimen dilakukan pada data yang tidak seimbang dan data yang telah diseimbangkan menggunakan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang tidak seimbang menyebabkan model mengalami overfitting dengan akurasi sebesar 83%, precision 84%, recall 83%, dan f1-score 83%. Setelah dilakukan balancing data menggunakan SMOTE, performa model meningkat dengan akurasi, precision, recall, dan f1-score sebesar 86%. Hal ini membuktikan bahwa balancing data berperan penting dalam meningkatkan performa model dalam analisis sentimen.
Deteksi Hoax di Media Sosial Menggunakan Naive Bayes Chanif, Muhammad Nur; Subroto, Imam Much Ibnu
TRANSISTOR Elektro dan Informatika Vol 7, No 2 (2025): Agustus : Transistor EI
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/ei.7.2.%p

Abstract

Penyebaran informasi melalui media sosial yang semakin masif memunculkan tantangan baru dalam membedakan antara konten valid dan hoaks, terutama karena informasi palsu sering kali dikemas secara meyakinkan. Deteksi manual terhadap hoaks membutuhkan waktu dan tidak efisien dalam skala besar, sehingga diperlukan pendekatan berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi hoaks menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan teks sebagai hoaks atau non-hoaks. Dataset yang digunakan terdiri dari 134.198 data teks Twitter yang telah diberi label, dan diproses melalui tahap preprocessing dan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk mengukur performa model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 95,87%, presisi 95,23%, recall 96,80%, dan F1-score 96,01%, yang mengindikasikan kemampuan tinggi dalam mengidentifikasi hoaks secara otomatis. Sistem ini telah diimplementasikan dalam antarmuka berbasis Streamlit dan diharapkan dapat mendukung upaya mitigasi penyebaran informasi palsu di media sosial secara lebih efektif dan efisien.

Page 11 of 12 | Total Record : 114

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 2 (2025): Agustus : Transistor EI Vol 7, No 2 (2025) Vol 7, No 1 (2025): April : Transistor EI Vol 6, No 1 (2024) Vol 5, No 3 (2023) Vol 5, No 2 (2023) Vol 5, No 1 (2023) Vol 4, No 3 (2022) Vol 4, No 2 (2022) Vol 4, No 1 (2022) Vol 3, No 3: 2018 Vol 3, No 2: 2018 Vol 3, No 1: 2018 Vol 2, No 2: 2017 Vol 2, No 1: 2017 Vol 1, No 1: 2016 More Issue